“昨晚我让AI写谈歉信，后果它给我整出一篇诺贝尔文体奖致谢词。”

把这条一又友圈发出去后，褒贬区炸了。有东谈主晒截图，有东谈主贴伙同，都在控诉并吞件事：AI弥远听不懂东谈主话，更听不懂“你”的话。它不错把谈歉写成演讲，把撒娇写成公文，把哄女一又友写成机器东谈主三定律。你认为它是贴心小棉袄，其实它是和洽披发的军大衣——能挡风，却差别身。

问题卡在“平均”两个字上。畴昔历练大模子，就像把全寰球东谈主的口味倒进一口锅，熬成一碗不咸不淡的汤。四川东谈主嫌它没劲，上海东谈主嫌它齁嗓，广东东谈主径直问有莫得清汤版块。AI端着这碗汤，竭力让尽量多的东谈主不摔碗，于是它聘请最安全也最没趣的决策：少放辣，不放糖，香菜默许不加。后果东谈主东谈主都在蹙眉，却没东谈主能说清到底少了哪一味。

科学家此次换了个念念路。他们不再追问“东谈主类到底心爱什么”，而是反问“能弗成把‘心爱’断绝”。就像把彩虹拆成七色光，把和弦拆成单个音符，他们让AI先学会识别“幽默”“严谨”“安全”“脑洞”这些藏在句子里的滋味分子，再按用户给的“品味反映”调比例。整套器用被定名为DRMs，听上去像音乐文献，干的却是厨师的活：把一勺幽默、两克严谨、几滴安全，摇成一杯只对你告成的特调。

推行室里出现了戏剧性的一幕。商议员只喂给系统五个“我更爱A不爱B”的聘请，电脑电扇还没转热，AI依然把偏好权重排成了私东谈主菜单。测试数据更离谱：当问题波及“聊天要幽默如故靠谱”时，传统模子像抛硬币，准确率低到让东谈主怀疑它是不是在反讽；DRMs径直拉到90%，简直像偷看了答卷。更夸张的是“幽默”单项，老模子拼蚁集格，新模子飙到97.5%，只差没在现场讲段子。

有东谈主惦记：这样懂我，是不是得把我从小到大的聊天纪录翻个底朝天？谜底刚好相背。系统只认“各异”，不认“故事”。它不怜惜你暗恋过谁、抄过谁功课，只怜惜你在“A与B”里选了谁。五到十五个聘请，就能拼出你的“味觉指纹”。就像老茶客抿一口能说出年份，老酒鬼舔一下能报出度数，AI现时抿一口句子，就能知谈该给你加几勺糖、几滴辣。

这杯特调的威力在信得过场景里被放大。医师把AI调成“禁欲面目”，处方诠释里不再出现“亲，这个药超管用哦”；网文作家大开“脑洞全开”，AI自动把“她笑了”扩写成三百字领路流；最惊喜的是一位单亲姆妈，她让AI指引孩子功课，条款“既别吓哭他，也别惯坏他”，后果AI把方程题讲成了冒险故事，孩子边听边算，至极钟写完还追着问下集。畴昔需要再行历练模子的苦差使，如今一分钟内调完权重就能上线。

更妙的是，AI第一次现象爽脆“我为什么这样答”。老黑箱时期，你只可赢得后果；现时你能看到“幽默30%，严谨45%，安全25%”的配方表。有东谈主发现，当任务换成“写情书”，幽默权重会悄悄降到个位数；换成“写风险提醒”，安全径直封顶。系统把每一次衡量摊在阳光下，就像咖啡师把刻度尺摆在你眼前，你要再嫌苦，只可怪我方当初勾了深烘。

本领细节被压缩进一分钟的计较，背后却是一场坐标系的翻新。畴昔是单选题：好或不好；现时是一皆填空题：好在哪，不好在哪，各占若干百分比。东谈主类第一次把“偏好”从描述词形成了可加减的向量，AI也终于从“谄谀悉数东谈主”的困局里毕业，专心去作念“谄谀你”这一件小事。

固然，故事还没完。有东谈主测试后发现，AI给出的“幽默”和“科学严谨”常常呈负谋划，也即是说，越想逗笑，越容易出错；越追求精确，越像背课文。这让推行室里爆发了一场袖珍狡辩：到底要不要让AI络续保留这种“不完好意思”？毕竟信得过的东谈主类也作念不到同期把脱口秀和科学论文讲到极致。也许恰是这种张力，才让AI的回答听起来像东谈主，而不是像阐明书。

商议团队把代码开源那天，GitHub的星标数像坐火箭。有东谈主在Issue里留言：能弗成加一维“嘴毒”？他想让AI帮写吐槽大会稿子。工程师回应：表面上可行，只好你能给出五个“我更爱这种毒舌”的样本。你看，连“被AI骂爽”这种小众需求，现时也有了达成旅途。

回到伊始的谈歉信。要是那位网友用的是DRMs，他只需要给系统看五条“我更想这样被谈歉”的聊天纪录，AI就能删掉悉数官话，把“抱歉”写成“我错了开云体育(中国)官方网站，下次再犯就把键盘吃了”。精确，带劲，还押韵。本领走到这一步，终于配得上那句俗套的话：不是AI变灵巧了，是它终于启动懂你。